|
|
Absolute deviation, 绝对离差
$ K$ d6 K* J: HAbsolute number, 绝对数
7 z# s5 N$ v' {7 h7 `Absolute residuals, 绝对残差% W( K* J6 h" x- t" K3 N
Acceleration array, 加速度立体阵; W# K4 Z+ w/ v( f% d" ~
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
9 B% b) t7 |0 A) Q* r3 g4 R& j% WAcceleration normal, 法向加速度- s- }/ w$ V3 B: _ Q, I3 _5 o& b
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
3 S% C) z# S1 k0 E: ~Acceleration tangential, 切向加速度- v2 z8 q! m% N$ f5 _* `4 a6 {
Acceleration vector, 加速度向量+ |" {( d- s5 C' g2 i* C
Acceptable hypothesis, 可接受假设7 x/ B' u4 d7 a* S! J7 P; K' N0 H
Accumulation, 累积
( d' p4 @# `; v6 KAccuracy, 准确度0 y8 t5 r/ `$ i
Actual frequency, 实际频数
3 k5 M% @8 S- j$ d/ vAdaptive estimator, 自适应估计量3 v. x; _* a" P! S( e" q
Addition, 相加* ]/ F: ?' u9 P. {
Addition theorem, 加法定理! p) p; s* p& {
Additivity, 可加性
5 f- a) E4 ?& u S! P" b& UAdjusted rate, 调整率
8 Q' B. M+ G9 X8 MAdjusted value, 校正值
* V8 V! g/ R' Z3 f7 X/ aAdmissible error, 容许误差) g* |2 {7 O+ m! {2 r2 [
Aggregation, 聚集性# W5 ^* j+ h( s' n
Alternative hypothesis, 备择假设
/ Q- L. F% w0 S3 y$ s+ n+ x, tAmong groups, 组间. h/ z, w7 d7 B# G4 `4 B+ \
Amounts, 总量
6 w4 B+ B5 e, [& yAnalysis of correlation, 相关分析
, Q$ W: g0 f9 x% M3 [& X/ ^4 YAnalysis of covariance, 协方差分析
! b E3 N0 D1 u/ D4 D) pAnalysis of regression, 回归分析
1 k# s6 ~& C/ R. k# p" w I8 eAnalysis of time series, 时间序列分析
! x r! u* y5 s! m9 a/ L4 CAnalysis of variance, 方差分析
& E6 C6 d0 R6 x8 i6 u8 bAngular transformation, 角转换* U; J' b' s2 o9 _' X. X4 ^
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
2 ]( q) A8 i3 U& V6 ?! D& ]ANOVA Models, 方差分析模型
+ K% V0 C* T( ~ A& T" Y* Y% _Arcing, 弧/弧旋
. }3 S0 v" ?4 a4 @) fArcsine transformation, 反正弦变换
/ h6 t) B/ \2 r A" ~) U: ~4 F- aArea under the curve, 曲线面积
; P$ \9 M& z% v/ ~5 M/ RAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
) G9 ^1 m, Z" A: I; [% z0 K8 J. L, DARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 6 t' Z# z+ `- w9 J/ O# d
Arithmetic grid paper, 算术格纸% m. o8 t9 P" e/ h4 ?' g9 }+ ]3 d
Arithmetic mean, 算术平均数
% D; z% o* a& m7 t3 `' OArrhenius relation, 艾恩尼斯关系2 x$ U0 L+ ~3 ~. f _& T; d: J
Assessing fit, 拟合的评估; L3 T6 A! p8 _
Associative laws, 结合律
% h' x7 q9 ]- v: r# c" }Asymmetric distribution, 非对称分布+ G, K8 h1 l" X4 {- k* t( R4 D ?
Asymptotic bias, 渐近偏倚
/ I# `+ X! K2 N/ v8 L% Q1 N* AAsymptotic efficiency, 渐近效率
8 m: ~8 Z3 d2 V/ b# eAsymptotic variance, 渐近方差
1 S) b$ r9 z9 XAttributable risk, 归因危险度
8 @$ `9 z0 F0 f6 A6 ]6 YAttribute data, 属性资料% }9 \! f0 t2 r
Attribution, 属性4 @" T0 N* l- P2 w F7 D, m4 G, F; c+ ^
Autocorrelation, 自相关: A8 T/ |9 }& g" t _
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关4 h+ J* P' l8 N; n: [
Average, 平均数1 V* o3 z S. n/ E, j0 ^
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
' T( Q" t0 A, X& {/ T& PAverage growth rate, 平均增长率, x* M2 B4 }: |$ b
Bar chart, 条形图
+ w; f! B& I, y+ {; V- Z* n) s* QBar graph, 条形图
+ W$ S3 F: ^; b4 u; ]Base period, 基期 o# k) d& v7 h: S
Bayes' theorem , Bayes定理7 A/ v: z5 q( Y. D6 T- h
Bell-shaped curve, 钟形曲线
# G2 E m2 s5 zBernoulli distribution, 伯努力分布
+ |% J7 @8 C( q5 f" O2 V6 }Best-trim estimator, 最好切尾估计量
0 g9 W, \2 |. x+ q8 OBias, 偏性
& ?) L! K' {: y, j( l ZBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归. D* y6 Y! e" w7 [: w
Binomial distribution, 二项分布; g& n$ H" O' v
Bisquare, 双平方
8 w6 e% V) e" Q* LBivariate Correlate, 二变量相关
1 X% G$ X' E& h- A" j, h8 M+ aBivariate normal distribution, 双变量正态分布
, u3 _" _. @4 ?0 @Bivariate normal population, 双变量正态总体
; t* w- D! p0 S( kBiweight interval, 双权区间/ ? C+ z4 i+ l: ^7 r; W
Biweight M-estimator, 双权M估计量
4 {7 `. C" S! t$ _Block, 区组/配伍组
, o: E3 Z$ _/ ]' G OBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包0 B2 |8 t$ k9 b, x/ H& |, h; |4 q
Boxplots, 箱线图/箱尾图
3 q& O0 ?1 W( \0 }7 YBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点7 |- \( P4 ?% x' \) k% b
Canonical correlation, 典型相关
7 L: |& y& x% z; _: S9 w! dCaption, 纵标目: @7 W* b3 ~* ~
Case-control study, 病例对照研究7 M( Y! W2 M6 `" I! K0 P- X; a
Categorical variable, 分类变量
4 L8 @1 v$ H1 |' ~8 I# e* bCatenary, 悬链线
7 @' D. n3 d$ U, a6 |Cauchy distribution, 柯西分布/ `. i0 {, A& d" t% d* [: r! \; g( {
Cause-and-effect relationship, 因果关系
* Q" z2 I+ H6 rCell, 单元
0 c& w ?0 K. D5 h! qCensoring, 终检3 }' s5 K2 ~5 i4 C; G# A! `9 Y6 z
Center of symmetry, 对称中心
' V" U0 C0 C+ ~4 L1 ]; WCentering and scaling, 中心化和定标
- S* C& S; j% u# Y% eCentral tendency, 集中趋势0 r! @5 p9 v" n, Y" H6 H
Central value, 中心值+ A) H2 o U4 @! [! }8 u+ [; t$ I
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测8 \8 U t" _, _" F
Chance, 机遇
3 ]) f4 Z8 P$ H! s5 gChance error, 随机误差
; r5 S. t2 y& bChance variable, 随机变量
, j. \8 F1 ^4 [Characteristic equation, 特征方程
0 ]: ?, g E- `Characteristic root, 特征根
% N4 l. s8 k% `$ J- w8 K OCharacteristic vector, 特征向量
. h @2 Q' V6 L& ~Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
1 P& X2 ~' F& p, GChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图 Y8 d% v+ V# D Z0 C9 w& U
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验 w. e$ C7 A( ]$ [8 V0 d. C
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解# r+ o% V1 c. J6 }# x, F1 w
Circle chart, 圆图
4 p# u" w0 T5 lClass interval, 组距4 s3 T6 a: n8 k$ q
Class mid-value, 组中值
) s5 F1 C. t9 aClass upper limit, 组上限
/ E! d7 A6 j- _Classified variable, 分类变量
8 i F: i @2 k0 V; p/ rCluster analysis, 聚类分析 y1 y, |, g' Q C$ e9 p3 q
Cluster sampling, 整群抽样8 c7 u. M# A3 r' ~( K0 @- t; l
Code, 代码2 C) F) |% Q; Z
Coded data, 编码数据 K( U/ ^0 @8 F: c) I
Coding, 编码% E- h/ B5 r3 X/ D9 T+ F6 X- x
Coefficient of contingency, 列联系数0 l9 u8 l; h6 q6 y7 S0 [
Coefficient of determination, 决定系数
+ B& h& i! ]# o, Q, X! ?' [: z$ O. tCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
* J! k0 Q5 G9 B: E5 jCoefficient of partial correlation, 偏相关系数- K! C6 d+ o5 y# k* N
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
+ V) ?+ l$ B% H0 ~( y8 Y! I/ {$ C* XCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
. b" C l- M2 n9 X$ dCoefficient of regression, 回归系数
, a& \4 [* a+ X7 E3 ?Coefficient of skewness, 偏度系数
: q4 R p, |; _" Q* p5 K2 Z9 VCoefficient of variation, 变异系数
+ ~# A/ D: E' `5 H+ c! j1 z+ FCohort study, 队列研究
k2 R+ Q7 T1 ?1 LColumn, 列. d( p: S/ B2 ~9 d7 l! _4 _
Column effect, 列效应8 I8 x: J3 B h% e: b, B
Column factor, 列因素5 u/ n" t/ D7 x$ R2 H
Combination pool, 合并
0 [! K6 I1 C- K* `Combinative table, 组合表
: k9 a, J, U' sCommon factor, 共性因子
, q* w" {/ g7 c7 M! w7 cCommon regression coefficient, 公共回归系数
, F" X4 ^$ @0 @9 XCommon value, 共同值8 H! ?2 H: Z0 @+ M2 _0 r
Common variance, 公共方差9 l3 O' o5 _8 V9 y8 ~# o& U! U/ P
Common variation, 公共变异
( t3 e8 }4 W/ [# n$ GCommunality variance, 共性方差
0 ]( O( k$ e& E. Y) [% x: T$ R3 [Comparability, 可比性0 U# W& }) w! k# g3 L8 x
Comparison of bathes, 批比较8 Y: | m( k0 h5 H9 [+ ^
Comparison value, 比较值
" D t- _; O3 a3 [6 w; NCompartment model, 分部模型/ R& K$ O+ ~2 N7 _0 {8 ^
Compassion, 伸缩
# A0 s6 |& z. q9 Z+ rComplement of an event, 补事件
. b3 r- ]' p% pComplete association, 完全正相关, B: t: W. M0 c+ f
Complete dissociation, 完全不相关
. N; Y8 S) r F+ r( V7 D" x( kComplete statistics, 完备统计量* n$ W: N' c0 _+ ^$ r
Completely randomized design, 完全随机化设计1 j: Q. k, F) G6 Q2 d* g% E
Composite event, 联合事件9 a1 W3 z0 y: K' H- x: O
Composite events, 复合事件
- h8 _1 \4 w+ V/ J0 aConcavity, 凹性
, j! e2 n* H( F1 }. V( w. q" f) Z8 FConditional expectation, 条件期望! C+ e; G( U' G8 z- L$ a
Conditional likelihood, 条件似然
, b" o. v7 p, s9 {Conditional probability, 条件概率" I y" M& e5 c' W' ?7 _; E
Conditionally linear, 依条件线性
1 b! \8 b) L- ~8 q1 \' H) sConfidence interval, 置信区间
' E, _, B) I/ bConfidence limit, 置信限
" v7 E2 ^4 ]1 J' b$ ~4 hConfidence lower limit, 置信下限8 {% H: m9 w1 S4 r
Confidence upper limit, 置信上限
- @! A. w) p% Q3 `Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析* w! x# ?( W, k$ A) G
Confirmatory research, 证实性实验研究
* C( ?; b7 v8 @) m3 c& oConfounding factor, 混杂因素
7 Z9 ]. s3 u7 }6 j# ^1 KConjoint, 联合分析* X0 v! n/ J0 h) U. S; R* m
Consistency, 相合性* p }8 {% X, G
Consistency check, 一致性检验
, o" J7 d. ?$ ]3 @Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计1 e/ [4 r' v2 ?! A; P2 W) m
Consistent estimate, 相合估计! D; ~/ z9 y) @
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归- t5 S- I( @6 X5 F% L$ V5 O. \
Constraint, 约束: c% h1 R- u% D% W
Contaminated distribution, 污染分布
& r! ^# Z. T# H+ ^Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
& Z/ o8 I4 h7 e" h+ @) O% D3 GContaminated normal distribution, 污染正态分布 j! P5 g# M8 G4 h
Contamination, 污染* b* T x) w% H l) r
Contamination model, 污染模型
" p+ U9 A, X3 O6 R# t+ B7 vContingency table, 列联表' V# g; m! U$ ~0 E3 T$ ^- U
Contour, 边界线
; A2 K5 z. n) C9 p+ Y) z5 N2 s- fContribution rate, 贡献率
" f* _3 w, c& O& k/ z7 }$ iControl, 对照2 j2 Y+ d- }+ B* R' }* [ G
Controlled experiments, 对照实验
9 T, e# l( N1 _3 r JConventional depth, 常规深度: I2 J1 S, S1 V% P
Convolution, 卷积
5 @4 T) i# |+ z6 @& p* yCorrected factor, 校正因子
1 K" \: e T% e& w1 `' eCorrected mean, 校正均值" B6 B. R- \* S m. U. v" m
Correction coefficient, 校正系数
! E! R) ~/ g* u) b( ~) k$ lCorrectness, 正确性
6 g8 w) |$ ~0 l" ]) P; E- B" iCorrelation coefficient, 相关系数1 ^5 k2 b- |/ P/ m9 S0 k
Correlation index, 相关指数
) l+ b6 @) Y( y. M0 UCorrespondence, 对应
6 l2 C/ i e. p% M7 M0 BCounting, 计数 K, | L- s& u* y# C
Counts, 计数/频数% t% Z' ?" g' F% x. U& L* }- Y' k( d
Covariance, 协方差
3 N4 Z# Q' O; q: }3 t1 B5 \Covariant, 共变
6 D/ w0 M4 L$ p4 ZCox Regression, Cox回归
* u3 J0 K1 q/ t, yCriteria for fitting, 拟合准则7 [! \% B5 c- e
Criteria of least squares, 最小二乘准则7 I, s3 j% T" q# s! e
Critical ratio, 临界比5 k' T, s- |! [2 J7 Z
Critical region, 拒绝域
7 b2 V1 r. t& Y/ F# [& MCritical value, 临界值/ O8 H" J. D: A: Y( ?
Cross-over design, 交叉设计6 t# d% L/ Y, ?" B' `
Cross-section analysis, 横断面分析" M! _. [. R4 b1 V
Cross-section survey, 横断面调查, B3 L, h4 |1 \3 r- t9 _+ S: D
Crosstabs , 交叉表 / O! i1 @5 [) A
Cross-tabulation table, 复合表; m0 Q+ j5 p# l- S: ^& w( r
Cube root, 立方根
) b m" M' i [, y- m7 z+ L, XCumulative distribution function, 分布函数
. F( f8 t% Y9 n( f& LCumulative probability, 累计概率5 i' U: k$ w! ^( A1 K+ \
Curvature, 曲率/弯曲
$ L3 ^# F* @% j) v' bCurvature, 曲率, i$ u( A+ z9 G0 ]: }+ v9 ?! V" h7 l' P
Curve fit , 曲线拟和
Y8 d+ M3 Z# S" V* ?) U/ t; HCurve fitting, 曲线拟合5 C d& d0 q4 a
Curvilinear regression, 曲线回归1 a' u( Y' {2 g6 S
Curvilinear relation, 曲线关系
1 {* A! Z" n1 i/ {! p+ gCut-and-try method, 尝试法
7 g Z D" J" f% R, z+ B7 ?, _Cycle, 周期6 g, V" M8 D# S& ]; s
Cyclist, 周期性
) P& p( `! ~- c& h& |. `8 @' J/ }D test, D检验3 z# f: w- o# f) F8 o8 b. h
Data acquisition, 资料收集
% x( A Z o" R2 ^9 Y1 GData bank, 数据库
Q3 G8 f4 }5 L, a% H; r& X- CData capacity, 数据容量
6 @! I( o, [) w' \Data deficiencies, 数据缺乏
4 c* U H- d& X, I2 u" G2 EData handling, 数据处理3 x7 A8 t3 Z) L+ |5 X& v2 v
Data manipulation, 数据处理- J/ N$ n. j* A
Data processing, 数据处理' C5 {5 G* Z+ M+ H5 N, d. D
Data reduction, 数据缩减1 K/ z& Y5 C+ F4 W5 p
Data set, 数据集
2 u' T; P7 p K7 ~$ c7 I* AData sources, 数据来源, r Q7 S& c% E1 g
Data transformation, 数据变换- a/ u( t% K/ J
Data validity, 数据有效性, o( a$ y4 Q W' T/ e( v
Data-in, 数据输入
7 a& H7 J5 d5 f6 W$ Z9 iData-out, 数据输出- ~: D% w% g0 ~& a$ U0 j, G$ \
Dead time, 停滞期) K9 K2 y% G4 J# d+ f/ q# ]) R
Degree of freedom, 自由度; J) @3 E, `6 u: q$ c: ^) A* R' k! x
Degree of precision, 精密度, T9 y3 Y9 C- U2 x
Degree of reliability, 可靠性程度
8 P* z7 b% R" N4 G3 y1 CDegression, 递减# W1 H- Y5 Z* n, ]3 c8 b- x
Density function, 密度函数3 [% ^ D5 I% W5 \
Density of data points, 数据点的密度: D6 b. h% k4 ^
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量' y5 ?# L) B- M' e. a/ v
Dependent variable, 因变量
5 t5 ?- x0 t* v8 zDepth, 深度3 M/ Z) U# @1 {) [- e
Derivative matrix, 导数矩阵
. c0 O5 a" ^' r! X2 L6 LDerivative-free methods, 无导数方法5 O* z) z" c% o2 k4 |4 j: l: \
Design, 设计/ \. y) P' m: v
Determinacy, 确定性
! V0 N. v+ y0 F, [# S+ U6 mDeterminant, 行列式
2 Q2 {0 f& E' j8 u- v& tDeterminant, 决定因素" `& y6 {" I$ S1 L. Q7 K! [$ j0 k- A
Deviation, 离差
1 A; T# h3 E+ y4 p$ S" y+ D4 x# f" eDeviation from average, 离均差6 h$ \- F: q1 K5 [; C
Diagnostic plot, 诊断图
, h( q' r2 ^# F6 S; dDichotomous variable, 二分变量+ T! E, R( O9 r- t: Z- e+ ?- C
Differential equation, 微分方程; b, @% N7 }! G5 s7 e- m% r6 n
Direct standardization, 直接标准化法
8 D- t9 [" Z/ gDiscrete variable, 离散型变量
- x4 I9 c1 Q0 d% r. WDISCRIMINANT, 判断
6 t0 P! o+ k5 ]Discriminant analysis, 判别分析
6 i* S+ U: c9 x" C F1 ]: [" iDiscriminant coefficient, 判别系数
* D1 G( W! W% w" f1 c9 HDiscriminant function, 判别值3 _( K+ e) ]* C$ G: O
Dispersion, 散布/分散度) z9 A+ g- x- |9 w5 }
Disproportional, 不成比例的
2 Q# s# \4 I4 A4 @Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
! Q! c' k( N! MDistribution free, 分布无关性/免分布7 O2 W& M" C& ^
Distribution shape, 分布形状/ r; u# \. G" C0 S% ]% c( x6 T; T
Distribution-free method, 任意分布法
& _! h* S) {. g8 h+ h$ HDistributive laws, 分配律
! a- Y7 n6 \7 ?% G5 y* \Disturbance, 随机扰动项
8 c: v3 `5 y& d! ODose response curve, 剂量反应曲线
: c& u/ ?9 m1 o2 m( I9 l0 `6 jDouble blind method, 双盲法( D& T" v' K. |2 k% h3 N+ A
Double blind trial, 双盲试验
& z4 E) A+ u& n# nDouble exponential distribution, 双指数分布: y% `$ I" {) ], R
Double logarithmic, 双对数- T; c0 K- d) m
Downward rank, 降秩+ x7 U$ {4 Z* J% E+ s# B) }+ v
Dual-space plot, 对偶空间图4 Y! e" [5 M. C) p9 C
DUD, 无导数方法
2 _1 z6 N) v, h g- K# m' r( M: WDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法# D- C! K3 q. r3 s+ W0 G
Effect, 实验效应9 p! p& y* G- y% \
Eigenvalue, 特征值
! {. z2 i& q' a$ p& U& @6 ~/ j0 d- `Eigenvector, 特征向量" K' ^2 L% u$ Q7 g* H( E
Ellipse, 椭圆+ ]; i# \. k) _9 \. y- i3 K/ f
Empirical distribution, 经验分布' s s0 W0 \. }
Empirical probability, 经验概率单位
! v1 n. K' R- ~9 @- UEnumeration data, 计数资料
+ n I5 \3 B% v7 K# ^4 XEqual sun-class number, 相等次级组含量/ @1 C+ c( Z R
Equally likely, 等可能7 E5 \8 k; O! j2 }
Equivariance, 同变性- c+ U! F3 n- G4 } p z2 ^% M' a
Error, 误差/错误
3 y! r% B" {" _5 uError of estimate, 估计误差8 h# g+ e+ i& N- X) S% } _
Error type I, 第一类错误
: U( g3 p. J+ R* o) xError type II, 第二类错误
0 _9 P8 ~, Y% l. d+ gEstimand, 被估量
6 R _' h8 \ u* |Estimated error mean squares, 估计误差均方9 L/ C5 ^' S. s7 y& K4 m
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
4 f2 Q& M7 M7 q( a0 H. B: B% e1 m5 WEuclidean distance, 欧式距离
}9 h. X# C% r8 m( b5 d2 ] J' AEvent, 事件1 M1 _& A0 F6 Y& h8 n9 p5 x
Event, 事件
9 O! Y- T0 t" P4 }! ?' h" O' ?3 sExceptional data point, 异常数据点
) n1 G" @: L9 S$ C3 jExpectation plane, 期望平面3 M0 v5 u1 `! f& _3 N0 ?1 l4 h
Expectation surface, 期望曲面
: W( O% P7 K. J; k( H% N$ OExpected values, 期望值
9 b2 m; T! k2 C5 _Experiment, 实验
3 b9 C: \8 P4 M3 f) SExperimental sampling, 试验抽样6 V* k# @; Y) j) r! i
Experimental unit, 试验单位9 Q0 J( Y4 }( I6 r( s' L
Explanatory variable, 说明变量
|; H3 K; b8 j' T; p9 }4 _" wExploratory data analysis, 探索性数据分析( p* Q# d( ~* F7 h
Explore Summarize, 探索-摘要
5 J- \, n4 A2 @' IExponential curve, 指数曲线7 M3 B4 U# M1 z8 B1 V3 B, a
Exponential growth, 指数式增长
$ U8 g+ s" @/ y8 Y+ rEXSMOOTH, 指数平滑方法 $ g! S6 J3 {; w& g
Extended fit, 扩充拟合
9 @2 _8 {' J$ d7 j3 w1 I5 d& ZExtra parameter, 附加参数) Y: N6 l( s' x% j* o
Extrapolation, 外推法' _) z0 k% T. c; a6 c9 x
Extreme observation, 末端观测值$ C) {2 R( ~1 _( _' P
Extremes, 极端值/极值
) H! N7 m4 b6 q4 o2 b; i% sF distribution, F分布
5 M4 Y, z- B# A: vF test, F检验8 V' ~6 f1 C5 [4 p. ]' s
Factor, 因素/因子
* C& O# ]. S- P1 NFactor analysis, 因子分析
8 z/ q& C, b. U D; q4 G1 J5 TFactor Analysis, 因子分析( X* H' V" O8 s' Q! K
Factor score, 因子得分 ) `! X# } }$ B: `5 _
Factorial, 阶乘
- @- g0 D9 E) P( b1 d2 lFactorial design, 析因试验设计
) D) u- ^" g$ K/ h/ cFalse negative, 假阴性1 }7 B/ A; o+ g+ E8 `- m
False negative error, 假阴性错误
' t( y$ t: S# p: {, F# V6 yFamily of distributions, 分布族
* s+ J' e3 ?$ Z% T7 i5 w ]Family of estimators, 估计量族+ p% e0 r: g0 o
Fanning, 扇面
6 m2 M$ H$ z# v4 F g! c7 H% FFatality rate, 病死率# P# s1 N( k- Y/ I1 M
Field investigation, 现场调查& n) \5 t" V! u) [) \: y' a
Field survey, 现场调查
- c" ? `2 b, V6 L# e- oFinite population, 有限总体& B- x% E9 |# e1 Z; g' [
Finite-sample, 有限样本/ Q. C2 B, |4 c4 H4 n2 h: z1 k
First derivative, 一阶导数6 E# B8 P* G7 C. j
First principal component, 第一主成分
# _, W5 P. g6 A9 d0 `! iFirst quartile, 第一四分位数
* J4 c' Z$ V7 e5 ^2 C) ?8 J; ?Fisher information, 费雪信息量7 l, g$ Y' c5 T+ s) t, h) K
Fitted value, 拟合值. d; P! a, C3 Z# c5 ?9 G
Fitting a curve, 曲线拟合
4 j( x7 T2 x' y4 R8 y' B$ a5 F# oFixed base, 定基! M9 A' k( @' `% L& R
Fluctuation, 随机起伏
1 M8 \& O7 B& b- [Forecast, 预测+ [: f& x3 {* V$ p+ k
Four fold table, 四格表 K I7 \' k8 [0 |/ L+ ^
Fourth, 四分点
# @, B `6 D+ b4 N5 qFraction blow, 左侧比率! z) ?& [& w- M2 T
Fractional error, 相对误差
% F- J- U3 O1 v. g2 j: Q$ bFrequency, 频率8 O' Y$ V+ W- w. a
Frequency polygon, 频数多边图6 R3 O; C! w4 @/ V
Frontier point, 界限点% x+ r6 W% |$ j7 s5 y A6 f0 k3 G
Function relationship, 泛函关系8 c) m4 F& Q& H% }# V
Gamma distribution, 伽玛分布
6 C: i; ?/ ?# D$ PGauss increment, 高斯增量& J R2 N* M! C; N6 s
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布2 e9 L1 j5 V( g; F1 _; P
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
) U) o/ {" q) x6 M# D( yGeneral census, 全面普查
# Y/ C# T) _8 n1 UGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ! s# |- t0 ~2 k- N
Geometric mean, 几何平均数5 ^' i8 G- `, E. u; K6 L/ t
Gini's mean difference, 基尼均差
( |7 Y. ]3 R% N* SGLM (General liner models), 一般线性模型
; y# ~* Z3 X+ QGoodness of fit, 拟和优度/配合度
: R$ q* p( |7 K; X( _6 uGradient of determinant, 行列式的梯度
" I# F, e2 `' Q' B0 E; m" cGraeco-Latin square, 希腊拉丁方# }' `! b/ h! G* i: |
Grand mean, 总均值' R/ g& }. N, e* b$ f' L& \
Gross errors, 重大错误
+ _/ q1 Q6 C6 z7 jGross-error sensitivity, 大错敏感度
. H$ G; Q% Q+ ^& yGroup averages, 分组平均
* F. J! w3 `$ H( d8 Y3 }Grouped data, 分组资料) g D. Y. h8 v' k0 d
Guessed mean, 假定平均数
& u; c5 W! x: h4 f D' c2 k1 dHalf-life, 半衰期; J' C2 \4 n9 m' q4 q" J
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
Q" O b3 ?5 ?" ~1 m, Y; |% qHappenstance, 偶然事件
% q# c s, k( c( ~ ?$ _1 M UHarmonic mean, 调和均数
; b6 n6 p6 R3 Y6 ~# m% nHazard function, 风险均数6 ~1 } a% Z# H! { Q, C
Hazard rate, 风险率2 `+ ]+ Y- \2 n J6 w# w% m
Heading, 标目 3 R5 a1 c) X0 Z9 q' H3 ]
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
4 g* U( [. _; f( THessian array, 海森立体阵
6 N x* H5 ~) tHeterogeneity, 不同质
4 [( w" J, |0 JHeterogeneity of variance, 方差不齐
/ F* ^ Y4 K& CHierarchical classification, 组内分组
8 {/ A) o" E' R1 r& D# @+ LHierarchical clustering method, 系统聚类法
5 U1 g w# P' Z( ~3 j4 o) BHigh-leverage point, 高杠杆率点
x- g5 D3 s9 O! Q1 lHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
9 M, R* d/ d& j; J. [2 d/ LHinge, 折叶点% p m7 p1 M/ Y2 V' o) P+ w0 u( z
Histogram, 直方图* M& h i- j# {4 N# Q# {
Historical cohort study, 历史性队列研究
7 R" P6 i' q8 SHoles, 空洞% T( i1 A6 {$ e: A6 W) _
HOMALS, 多重响应分析
& |6 S! G R0 i6 T- H' gHomogeneity of variance, 方差齐性
: G; t1 |! a y) d& I4 w* O0 |Homogeneity test, 齐性检验
* O. ^% A/ g6 r7 ^6 Z" V/ cHuber M-estimators, 休伯M估计量
& q# L$ B! v7 |8 r" L$ O ]8 K' lHyperbola, 双曲线 k# ?8 P9 _9 N& {
Hypothesis testing, 假设检验
3 `& ~1 i# N0 ` Z% pHypothetical universe, 假设总体
/ A& U: ~2 A5 I" Z, P& q3 DImpossible event, 不可能事件$ ]6 |( c% V. T: e, v* U) o+ d
Independence, 独立性
8 @6 Q: J! d+ ]! K2 JIndependent variable, 自变量
6 i1 {. I; G1 D4 GIndex, 指标/指数5 C8 d& Y5 k q- }( x5 A3 p
Indirect standardization, 间接标准化法8 H" L) H: {- D8 H! v- R' u
Individual, 个体8 K1 n1 `! |. p4 T. ?) _- u
Inference band, 推断带
: T7 E. K7 J- J5 ^- PInfinite population, 无限总体" M4 J0 g# W; \1 u, O+ L6 M
Infinitely great, 无穷大' n4 {5 Z+ O6 K0 r
Infinitely small, 无穷小
3 J+ c [. j, |, `; t- QInfluence curve, 影响曲线8 K& ~6 g/ D1 N' M2 Y
Information capacity, 信息容量
4 V6 ?) a4 B, j1 ^' \5 I" I9 M1 S% hInitial condition, 初始条件
6 _( M" e! X2 v4 x0 a7 C3 iInitial estimate, 初始估计值/ |$ [' z9 c# x! ~, x, B9 |- ~
Initial level, 最初水平8 ^9 u! Z% ^+ ]4 ]9 w# V3 J
Interaction, 交互作用+ J9 A$ F! ~0 e# b( i7 x, o) t
Interaction terms, 交互作用项8 N$ K3 u' k: J/ y; _
Intercept, 截距2 k/ K* U1 R$ ?5 ~7 x
Interpolation, 内插法
+ l& k' C$ w; v: O; m9 hInterquartile range, 四分位距
t/ u- D$ U9 W( r$ F8 T( G# ]$ l$ bInterval estimation, 区间估计
5 z& F) Q, h+ r8 @" sIntervals of equal probability, 等概率区间
+ D; s' t5 V9 w( v+ r$ bIntrinsic curvature, 固有曲率
3 J! W+ X% Q* c: _5 A# [9 ]* G' U' aInvariance, 不变性
m/ O) z- O# `1 kInverse matrix, 逆矩阵6 L3 d5 `: p. D- L. R/ n+ p# Q
Inverse probability, 逆概率0 {$ f# ?; m! l) f* [
Inverse sine transformation, 反正弦变换2 t6 f; [) m" o$ s4 g
Iteration, 迭代
$ R2 B* k# ~; ?0 n& T% N jJacobian determinant, 雅可比行列式
9 L- t' a Z5 ^) C. OJoint distribution function, 分布函数3 S0 b4 z! B1 u) `
Joint probability, 联合概率( @, W5 b" E) U
Joint probability distribution, 联合概率分布
( G4 f" t5 i* c" c# X- NK means method, 逐步聚类法
& O. B/ b) y' AKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 - z' s1 Q: b. o* S5 b: m/ P C" ]
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图/ ]% s9 \( @& g: I6 _5 K- ?
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关/ L- N2 s3 X" x, \& a3 O7 t
Kinetic, 动力学' ~5 K3 f9 ?) |7 d3 [$ `7 L( {+ b
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验% M& g" o0 s" r# Y5 D6 Y
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
/ n7 R Q) ~* B" a. a% EKurtosis, 峰度& ^' ?* V9 E! ^/ l( ]! j
Lack of fit, 失拟: m5 P2 N& u: x+ m, c+ `- v
Ladder of powers, 幂阶梯
5 Z8 I' X- e8 q3 ~; r( [6 ?Lag, 滞后
5 X! ^+ E p$ y! V8 d. _Large sample, 大样本9 c% T- M6 `9 z* u1 a; j
Large sample test, 大样本检验
) L L# l- T' |( wLatin square, 拉丁方
9 B1 }, `9 ~5 ~: k o. @! QLatin square design, 拉丁方设计
, l+ v2 [4 w: G: }* Y7 S9 K# uLeakage, 泄漏6 U' Q. j' C) k3 ~. {& b* R
Least favorable configuration, 最不利构形& J$ s+ ?4 A0 d0 |- I$ B! v
Least favorable distribution, 最不利分布
% H+ ]$ b+ |- [, n0 lLeast significant difference, 最小显著差法+ Q# K5 y5 W+ o% J+ _ J
Least square method, 最小二乘法2 K5 C. n3 x! X- @! \
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
8 B- Q' k% }& ^8 M$ C4 VLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合! U3 G0 D9 O& @, K3 z
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
& F( B8 d- s! c$ T, I: |Legend, 图例
( B1 G( K, j' G5 UL-estimator, L估计量/ d! |: |$ S7 j3 {0 Q5 _: R B) t$ y
L-estimator of location, 位置L估计量! S9 T8 E9 t9 ?* C( I4 i. [
L-estimator of scale, 尺度L估计量, C) A2 C% R& r2 u# {9 `1 C
Level, 水平
. `! H; m* m! c$ A( G! f' ?Life expectance, 预期期望寿命 E Q$ o6 ]+ b* `9 H7 v+ B
Life table, 寿命表* w/ t2 S6 \3 Y) y' S
Life table method, 生命表法* G8 V3 A4 e3 w
Light-tailed distribution, 轻尾分布! X1 t7 ^0 F) R: u) D
Likelihood function, 似然函数* H+ ]2 [$ i+ q, X6 ^' ?# a- r
Likelihood ratio, 似然比6 f1 W. d2 c3 O! ?# f! A4 n
line graph, 线图
5 x8 ^: K0 f4 I$ o/ h* ALinear correlation, 直线相关
: m, `* Q3 b) K+ ^Linear equation, 线性方程7 o# ]# F- Y1 `- T4 U; h
Linear programming, 线性规划
9 }5 m6 Y. x$ r* @7 V. ?Linear regression, 直线回归. x; a- T7 }7 E* F) i
Linear Regression, 线性回归
) M3 _1 ~3 i/ P1 F- D( A1 I7 b$ a8 bLinear trend, 线性趋势
; H( |* Q0 c: S% @! R6 t' HLoading, 载荷 " ^0 [# B6 X5 q2 \6 J: o8 \
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性 `6 p4 H8 U9 o2 M
Location equivariance, 位置同变性
- N; E) L+ J) rLocation invariance, 位置不变性# I- D* b( v4 x0 y5 K% V9 C
Location scale family, 位置尺度族
/ y. ^& b; ?6 F& w/ k. @Log rank test, 时序检验
, k- S- b7 D* }; M, d8 DLogarithmic curve, 对数曲线
6 n) O* l8 n: [# @1 ~9 h0 ULogarithmic normal distribution, 对数正态分布
& b/ r% J9 k6 j" xLogarithmic scale, 对数尺度
" q, Q9 Z& E9 r2 s7 fLogarithmic transformation, 对数变换; u' j9 X) A( j, q$ D, i
Logic check, 逻辑检查
! E: V% c; r9 _# m, PLogistic distribution, 逻辑斯特分布
7 U! w0 d# l+ W+ R. S, y4 ?& D5 nLogit transformation, Logit转换
( }. l* D9 x" }6 R9 e0 M4 @+ zLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
$ S3 Z- F/ `8 X6 n: XLognormal distribution, 对数正态分布; Z$ c! z* z& @: L- \. r3 q* k0 o. `
Lost function, 损失函数) a$ p {/ j' O* i! T/ ?
Low correlation, 低度相关$ a% {- v5 Q" @& y" r F$ \9 L
Lower limit, 下限) c0 h" O6 `& P( _% a1 l
Lowest-attained variance, 最小可达方差
( o% q, T, B; B; eLSD, 最小显著差法的简称
3 b4 H5 p4 l$ X* I' @Lurking variable, 潜在变量& i8 ]1 F/ w0 |6 c# B& N5 z$ v+ j
Main effect, 主效应* N' S) `" t3 C$ o
Major heading, 主辞标目( f/ K+ N- u" h5 `3 U' k$ R
Marginal density function, 边缘密度函数2 p, L1 g$ b, v9 F* K! p/ ^
Marginal probability, 边缘概率
/ C0 O% R" a1 b, f" x9 L& p4 C/ \* hMarginal probability distribution, 边缘概率分布4 I. i! `8 o6 m5 Z, @
Matched data, 配对资料" v( p% Y; }, M8 ^/ ]1 c) X# S
Matched distribution, 匹配过分布+ U! C6 p' x& o4 W! q
Matching of distribution, 分布的匹配5 v2 _1 F. ^$ \/ q
Matching of transformation, 变换的匹配+ u6 f' g X$ B7 q. T$ J
Mathematical expectation, 数学期望8 g' u( w0 ?- ~+ f2 w1 I; B
Mathematical model, 数学模型* L+ n2 g' X. E2 x. a7 E [0 s2 q& ~% N) K
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
; c- l# s: {2 R5 V+ MMaximum likelihood method, 最大似然法
" p. D' [6 r/ z7 p% h1 ZMean, 均数
: b0 G& }( }* N* g( ~Mean squares between groups, 组间均方, h, e' C7 h9 J% h: @/ W) U
Mean squares within group, 组内均方* v* E. V1 y# V
Means (Compare means), 均值-均值比较9 B; N: |) V2 r. Z, m6 ^
Median, 中位数
: [; s* l: `2 W! Q- k5 Z+ V: F0 b a5 zMedian effective dose, 半数效量- j; G! {" h t
Median lethal dose, 半数致死量5 d3 h' H1 d C
Median polish, 中位数平滑
& G) E7 r% C U) e uMedian test, 中位数检验
% t1 `+ v7 F' q" Y& h/ t) eMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量+ j& Y9 _% r m# N' m. T
Minimum distance estimation, 最小距离估计4 C+ H5 P4 b+ z* p7 ~( N
Minimum effective dose, 最小有效量 V6 T9 ? L3 F$ [4 i
Minimum lethal dose, 最小致死量
/ L# c" D# P1 A+ ?! OMinimum variance estimator, 最小方差估计量
" `! a4 o& K: d% i MMINITAB, 统计软件包
3 L8 [+ ]+ n% E( }* ~9 ^Minor heading, 宾词标目
8 w: J, f" Z& ~Missing data, 缺失值
2 S; p6 N8 X' K; h- TModel specification, 模型的确定
# M1 d6 a4 ^* D" C2 b2 [Modeling Statistics , 模型统计 k4 ]) b- `) b4 B7 j1 J
Models for outliers, 离群值模型8 G; _. s. f, N5 ]6 V- z; t6 B. b
Modifying the model, 模型的修正& S3 Z2 w/ ~/ S6 v8 C
Modulus of continuity, 连续性模
5 v: _3 O$ `' K( iMorbidity, 发病率 / R7 i. F/ R. |: G9 e4 m3 I& U$ f
Most favorable configuration, 最有利构形
; V3 Q1 b- @/ I9 y LMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度5 J# k/ ~) W7 [# d& d6 m
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
& _# o9 L8 E: \' P3 b+ IMultiple comparison, 多重比较
! O( _5 C' a- Y3 W2 P5 yMultiple correlation , 复相关, Q6 o! H! J b( T
Multiple covariance, 多元协方差$ P1 \% t2 U+ `* ?" ?& P7 r2 l
Multiple linear regression, 多元线性回归* i7 W. i# u. J& B
Multiple response , 多重选项
5 h6 {8 {5 U2 I( F& AMultiple solutions, 多解
; ~2 ^. ^* W/ C8 \Multiplication theorem, 乘法定理
. H+ h4 U( x9 [4 o4 M. h$ \" YMultiresponse, 多元响应
, `7 j+ _8 i% i6 G$ m, F+ @- I8 JMulti-stage sampling, 多阶段抽样
' u5 Y0 y7 M& RMultivariate T distribution, 多元T分布
3 T9 e4 t" \( z0 e" wMutual exclusive, 互不相容
0 C7 T$ j& c- L7 _! I9 n: \. oMutual independence, 互相独立6 F' G. h/ u! E- Z
Natural boundary, 自然边界
* b$ s2 J) X, f1 ]. W1 g1 d/ d0 BNatural dead, 自然死亡+ C( n3 C2 O1 ?0 k3 k- x* T
Natural zero, 自然零
+ U8 y9 h+ T, B3 F/ }Negative correlation, 负相关' }1 [2 N$ F8 P8 U; l3 Y3 f- g
Negative linear correlation, 负线性相关" I6 @5 o/ A" r+ T9 ]
Negatively skewed, 负偏& S2 K% g: }4 P/ Y& E$ J9 f7 G4 i3 W
Newman-Keuls method, q检验
% N$ S: R, Q7 G" j' j( _NK method, q检验
$ X8 I2 X9 n0 M( INo statistical significance, 无统计意义; k9 ` \: `( W' r4 ~
Nominal variable, 名义变量1 W* z- {6 h2 w
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
\9 ~4 u) w% H; yNonlinear regression, 非线性相关
: ?7 Y% g) V# [7 |1 ?; e9 s7 h( GNonparametric statistics, 非参数统计1 M$ L2 `4 {' y, z
Nonparametric test, 非参数检验: R% X6 {, Q9 N. J7 }6 \+ W( U
Nonparametric tests, 非参数检验
6 |/ [$ b1 l1 O! }! a. pNormal deviate, 正态离差2 [7 p! c6 `3 H( c1 u8 u
Normal distribution, 正态分布+ a: G3 R; |) G% h1 x
Normal equation, 正规方程组
' H1 `% k l# B; Z2 U/ PNormal ranges, 正常范围
6 _+ t; m" }* q- p A7 q: }7 mNormal value, 正常值
" M" w8 P+ L4 i# x+ x% ANuisance parameter, 多余参数/讨厌参数& ]1 I" I4 L" a9 n7 X- c
Null hypothesis, 无效假设
* u4 S0 K% X! L8 D+ Z2 QNumerical variable, 数值变量% T! q6 q5 D3 L
Objective function, 目标函数9 m7 Y6 V U" U) f" a8 U& x7 `! r
Observation unit, 观察单位5 Z. o2 U7 X6 Y* `2 E: Z
Observed value, 观察值
1 M4 O( R; l4 d# Y8 _One sided test, 单侧检验0 ?* i# X" I3 B5 C4 f8 l
One-way analysis of variance, 单因素方差分析6 L1 b1 [& n; F0 s1 h% h
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
" ?) a, n5 F5 p, F$ T1 F$ A& dOpen sequential trial, 开放型序贯设计9 i; b3 C( @4 f. _& f
Optrim, 优切尾7 M6 w7 H. k' G" `5 c
Optrim efficiency, 优切尾效率
: k0 n2 X0 ` y+ j5 G- O+ ]# W* qOrder statistics, 顺序统计量
& p* p- f* k3 x) _8 bOrdered categories, 有序分类' P: H& D& I9 w1 A- [& V
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
: k: W; N6 m6 H' ^Ordinal variable, 有序变量
/ Y) Y$ @: a k) ~( f vOrthogonal basis, 正交基% ~2 Z& [$ x$ O6 `$ ?7 V
Orthogonal design, 正交试验设计
1 f0 P3 j; B2 f) C8 R7 S6 QOrthogonality conditions, 正交条件
) i- X; ~% i: ^* oORTHOPLAN, 正交设计
1 v/ ~7 S9 I# i/ kOutlier cutoffs, 离群值截断点& r: G* V; T8 E
Outliers, 极端值
& J# i- Y' j' p5 D& y$ dOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 + h+ }0 O) j1 n
Overshoot, 迭代过度' i% e5 ^/ o" k2 |
Paired design, 配对设计
$ h- Q9 L* u w; VPaired sample, 配对样本
; s c9 G0 N, R% e. t4 `Pairwise slopes, 成对斜率
% k/ O2 I1 b. gParabola, 抛物线! u7 e, r7 V5 {6 ]% o, {
Parallel tests, 平行试验 M$ x0 q; N: H1 E1 }
Parameter, 参数: f1 o0 G; `: A/ P
Parametric statistics, 参数统计
( E( U; |# }, ^2 gParametric test, 参数检验
. E! ^8 l) \) R, p9 QPartial correlation, 偏相关2 l% d% T0 v( T8 f
Partial regression, 偏回归
( S, K2 j- k+ K" Y' t0 z+ v* ePartial sorting, 偏排序/ [2 j* ]- | N, G( K
Partials residuals, 偏残差2 w9 C% W q, i7 n2 K
Pattern, 模式
( B5 }3 P+ k( Q) Q$ x9 FPearson curves, 皮尔逊曲线
% |+ e: h3 q; F5 z8 VPeeling, 退层8 W( _# G* x/ ~, s a
Percent bar graph, 百分条形图
. q) L$ P: g5 |5 APercentage, 百分比
, {0 Z" z. ?. U7 u; V7 APercentile, 百分位数( c: F5 I6 ~* ~* E& B5 h
Percentile curves, 百分位曲线" ]+ @5 |. x: t! g
Periodicity, 周期性
# U- v }$ G, S9 e3 j4 NPermutation, 排列7 } `; }' R% t5 H3 z! u, \/ O
P-estimator, P估计量% Y/ \7 \) w4 Y. _
Pie graph, 饼图8 X: X9 h8 k1 Y9 H! [" E0 M
Pitman estimator, 皮特曼估计量! Z6 D" v9 i' D5 b* p, W+ c" |) s
Pivot, 枢轴量" v5 R, E# {. ^9 B2 ~ M; z( o
Planar, 平坦* j, P6 k! K5 r% D
Planar assumption, 平面的假设6 x- {& Z& F# K2 z
PLANCARDS, 生成试验的计划卡1 T0 @6 i/ R' J. X6 N) Y
Point estimation, 点估计
7 t l8 U2 R, V, xPoisson distribution, 泊松分布$ _5 a% |: o2 ?) X, {
Polishing, 平滑: R" z% S* h4 e L
Polled standard deviation, 合并标准差
" {/ r1 M! Z4 [! vPolled variance, 合并方差$ S& Z8 l% @' Y: E
Polygon, 多边图
& v/ B* G" T1 g6 b" Q4 e0 n8 R* t6 j+ ~- rPolynomial, 多项式
% X) o3 {! l$ [2 D' j/ N% WPolynomial curve, 多项式曲线; s. g' C& v- d) u J
Population, 总体
s' R) D& _; R9 KPopulation attributable risk, 人群归因危险度' Z, Q3 {2 T- f- x- T
Positive correlation, 正相关! F( |7 I: s( T6 p/ {1 H
Positively skewed, 正偏
' a' U) f+ b! K! WPosterior distribution, 后验分布' y/ z% j: } n$ b! J
Power of a test, 检验效能
! L8 u+ j' V% T+ p! [6 L1 OPrecision, 精密度
% }3 P* W1 z) f! Y- |& u4 W& CPredicted value, 预测值" h4 ?+ L: R$ m$ w& Q$ [
Preliminary analysis, 预备性分析- z5 l1 z* W" \4 _/ T7 h$ k
Principal component analysis, 主成分分析
( W7 T7 Z8 X# [Prior distribution, 先验分布
' n: A; T% n4 Q+ ]6 J. a+ XPrior probability, 先验概率5 D6 C* x* L( J
Probabilistic model, 概率模型
* c8 O6 j$ I3 n4 d. |probability, 概率, V& l. J! C& O, r( U) b, I
Probability density, 概率密度
4 u' P! S2 M& H& b/ B5 TProduct moment, 乘积矩/协方差) ]4 w6 u) A0 W# G+ z" H
Profile trace, 截面迹图; M0 U" X% n% \: ~$ @6 y1 g" H0 x
Proportion, 比/构成比
5 L5 z# i6 m9 A) n' H! P: LProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样( h7 a) v7 j6 |9 V) X% T
Proportionate, 成比例7 E1 d3 y- \! H$ a- N& {3 X
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量; @" N6 Y) T! n& S: B8 q
Prospective study, 前瞻性调查1 _ K; j+ X) W% i0 C+ }) t( ]
Proximities, 亲近性
, l: d) }5 q" xPseudo F test, 近似F检验
# l% `5 I- ?: E$ w; F$ z$ Q. A1 APseudo model, 近似模型
' S$ [+ G5 h& B, _9 X, NPseudosigma, 伪标准差
! P8 |4 Z* j, M2 ?) O8 N; yPurposive sampling, 有目的抽样
& Q8 Y5 ?. P& o6 k3 f; bQR decomposition, QR分解
# T8 D% i0 w1 O2 cQuadratic approximation, 二次近似& m, D4 d' O) ~/ p/ g5 J H6 Q
Qualitative classification, 属性分类7 I3 k+ M9 e/ g$ A) ]; D5 V
Qualitative method, 定性方法
( _9 R4 j8 u, l5 T2 R" a3 gQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
( X3 w6 F& o/ O4 r qQuantitative analysis, 定量分析
+ W7 F2 P6 ^: J+ e/ t- _Quartile, 四分位数
9 l& u! v; u' w/ r. h/ x( d KQuick Cluster, 快速聚类$ P9 M% ?8 ?3 u$ Z$ x
Radix sort, 基数排序
1 y( M- v# v2 N+ J: U4 dRandom allocation, 随机化分组
: U! T$ M; I A4 r$ S/ h2 }+ c/ nRandom blocks design, 随机区组设计5 `% U9 `( u9 x/ B$ }) _, ]. v
Random event, 随机事件
$ P2 M' t+ L( S" H+ [" \/ TRandomization, 随机化
# |1 T# b N7 ~6 z0 \Range, 极差/全距
4 Q2 H" o" u3 U9 bRank correlation, 等级相关/ h2 p' o+ S! i) z+ k; v# ^
Rank sum test, 秩和检验
* [ u. ]0 C* u$ k% e5 Z! }( Q6 qRank test, 秩检验4 k2 z3 T$ r: N4 F
Ranked data, 等级资料
' g$ t2 G. b4 Y; tRate, 比率
# W3 s s) W8 p- L+ lRatio, 比例( v( G+ N# O" Y
Raw data, 原始资料
2 [8 z# S0 Z3 x# l% ZRaw residual, 原始残差
z* }$ `$ ~& m0 z% iRayleigh's test, 雷氏检验: }: o9 U6 K( S7 j5 `% i O
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 " V1 {9 g) @. T
Reciprocal, 倒数* B% w5 r" _8 q- | L3 k
Reciprocal transformation, 倒数变换
% S, ~/ V) s+ b% {Recording, 记录
: P y7 A" y% H. yRedescending estimators, 回降估计量! P0 ^6 F' ]1 A" R
Reducing dimensions, 降维! R& Z- ~7 G4 _) g1 r7 i
Re-expression, 重新表达8 J; s! k3 \8 K. Y9 L7 O
Reference set, 标准组
5 ?/ P! }8 r2 l: r# v+ P" qRegion of acceptance, 接受域
! U& t. J! o2 q3 X) |Regression coefficient, 回归系数9 o4 ]% c. M' O" \% W5 F; [/ r
Regression sum of square, 回归平方和4 ?0 o+ r2 B1 G* D D: v" s
Rejection point, 拒绝点
8 L# Y5 W9 y# h! }Relative dispersion, 相对离散度& ]6 T6 H- o4 C
Relative number, 相对数
; ` n) ?. T6 ]* v" eReliability, 可靠性) f/ f3 K3 c; r; J( L% ]
Reparametrization, 重新设置参数0 S ^' f2 k( {! p3 T# s1 D+ S E
Replication, 重复
# r: U7 Q; G" k* w% x7 b4 ZReport Summaries, 报告摘要# o7 I9 X) r7 t
Residual sum of square, 剩余平方和8 \, B: D/ y6 u1 a7 q8 `6 M
Resistance, 耐抗性
2 ^1 }/ R. S) {+ }4 NResistant line, 耐抗线
6 [5 l- d( C: P- A6 pResistant technique, 耐抗技术
! e+ Y2 ~* q* E$ t3 G% S/ MR-estimator of location, 位置R估计量6 K7 o: R- p% Y& D1 i) A$ r
R-estimator of scale, 尺度R估计量
4 l) o8 U/ {3 W/ qRetrospective study, 回顾性调查
" m$ |) B& f3 `, _3 BRidge trace, 岭迹
, B* [0 E! E6 n9 G$ V, TRidit analysis, Ridit分析( ^/ m2 Z6 a# r. i. d
Rotation, 旋转
' F# [. [) K+ FRounding, 舍入
% w- o0 S. s9 ]1 `Row, 行
" W' U, z9 t+ e1 }) i3 ERow effects, 行效应
$ H. {, j: z+ n" {% d4 I$ D: r: DRow factor, 行因素8 o, y' ]. Z7 L0 Y. e: ~3 Q I% z: w
RXC table, RXC表4 c' p- b5 m3 n I5 E! O
Sample, 样本
8 ?% E; r, Y1 v7 v4 BSample regression coefficient, 样本回归系数
, ]/ m# r" ^, {) z6 aSample size, 样本量
* i) H5 b. H7 |: U# |" f5 USample standard deviation, 样本标准差
) V: \- b9 X+ x" QSampling error, 抽样误差
' X2 K/ s1 }4 B) OSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包$ I9 d. C; b, L0 u
Scale, 尺度/量表
2 c8 ^2 Y$ ~, ^5 I8 AScatter diagram, 散点图6 ~: J: t4 C' y: k+ @) }7 ?
Schematic plot, 示意图/简图; [( Z$ U3 v5 O8 [
Score test, 计分检验% K. z( r; c! F& t% h1 A
Screening, 筛检
7 p: D& `# [; L% ^4 v; ]; W, U4 ZSEASON, 季节分析 2 Q$ V" \. U# V3 y% x& }2 i, B
Second derivative, 二阶导数
# E9 L& Y8 F$ ?7 b2 ASecond principal component, 第二主成分9 x; P2 H* n8 X# ^% `
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
% F( F# ?% W. p* V' gSemi-logarithmic graph, 半对数图
' r# G+ o0 G$ L( oSemi-logarithmic paper, 半对数格纸0 [9 K, r& j5 {: E' [
Sensitivity curve, 敏感度曲线7 J' }% L8 y4 A9 o: B3 L
Sequential analysis, 贯序分析
( r- ]5 ?4 B0 C, p8 iSequential data set, 顺序数据集1 X# z( r- |7 B! e% } e& j
Sequential design, 贯序设计0 T; ?- x, {. G# o
Sequential method, 贯序法
6 H+ }& z3 D# x+ Z6 C/ aSequential test, 贯序检验法
8 ^( n, N y3 A: t& D/ zSerial tests, 系列试验: _! z( e# ~; A* x a4 @! n
Short-cut method, 简捷法 # f! C5 d6 H9 }
Sigmoid curve, S形曲线
! T/ z8 m5 m! E9 @8 |; zSign function, 正负号函数
3 K) @; |: v* q6 c. aSign test, 符号检验
% x) q% j+ C* p1 K4 m# y" n0 zSigned rank, 符号秩1 r1 y6 X A! P) d- x0 Q8 I
Significance test, 显著性检验* `. Z: X/ ?$ s$ F7 Y* w6 p
Significant figure, 有效数字0 E1 {, N. v; u
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
. @% n5 i, F# `# ^5 YSimple correlation, 简单相关
& `- t* W. r! T$ f: A8 l1 y+ y! }Simple random sampling, 简单随机抽样
9 W0 \& r* N+ |( @0 w* OSimple regression, 简单回归
1 {# R8 q/ u; h/ k) nsimple table, 简单表
+ {* k& W" D8 P( H/ Y+ `Sine estimator, 正弦估计量; X: j; x6 h# |( `3 n1 h" H$ O! b
Single-valued estimate, 单值估计
% }0 W1 x, R7 c SSingular matrix, 奇异矩阵
5 T* K4 B5 N5 @" oSkewed distribution, 偏斜分布7 p$ r/ b& h, |, q- H. L' P
Skewness, 偏度
+ e+ r; i- y/ }2 S9 FSlash distribution, 斜线分布3 ]1 i: I) G" o8 z3 H4 m2 _
Slope, 斜率
?6 z; G9 S2 C: v' B# X$ O0 h: dSmirnov test, 斯米尔诺夫检验, V/ U: d$ t: q7 q Y1 P
Source of variation, 变异来源
o; G. z, b* b- i0 ?Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
1 P. _) W: H/ s) \) S/ LSpecific factor, 特殊因子: B2 N# z+ ?* p7 y& Z( P; `5 F, g
Specific factor variance, 特殊因子方差
6 A" }0 F/ M1 pSpectra , 频谱( w3 G# {$ g. B! V( i' T
Spherical distribution, 球型正态分布, m2 w7 {- N, j3 k' k
Spread, 展布' X8 o. e: Y' j4 G" u
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包. [6 r9 Z3 P6 W8 s
Spurious correlation, 假性相关1 s5 L( c5 n" {5 V* F
Square root transformation, 平方根变换2 r, \2 ?4 U* T) s) x/ o! @, C( _
Stabilizing variance, 稳定方差* E% {; B/ t/ o( U' t: Q( j* r
Standard deviation, 标准差/ O/ s1 S; v8 C0 N1 q2 R4 B. J
Standard error, 标准误
7 T( N9 @3 l/ E2 ]: T6 lStandard error of difference, 差别的标准误
' N4 C, O0 \% l$ [/ m8 d/ pStandard error of estimate, 标准估计误差' U0 Q( u X& C# X: F% G8 O) h
Standard error of rate, 率的标准误
0 V1 J- o# p( X+ k$ y$ h& SStandard normal distribution, 标准正态分布
0 g! ~) u( `0 h w4 W* |Standardization, 标准化
8 f4 r! n) v: I! hStarting value, 起始值
/ c$ M1 a9 o9 _6 } G1 u9 SStatistic, 统计量
4 ~# }5 O, }+ X" ?' a; ?Statistical control, 统计控制4 A" U* p! G% B6 q( A) S
Statistical graph, 统计图
3 H* u: w$ n3 @Statistical inference, 统计推断6 H' H6 q. e" j4 L8 W9 E
Statistical table, 统计表
2 U& Z1 \. ~/ _5 a9 S X7 F* m& jSteepest descent, 最速下降法
7 T4 V' B/ ~% A0 OStem and leaf display, 茎叶图' w; R* `" r3 I Z: \% P
Step factor, 步长因子0 G4 q# k, F! n$ _5 _0 }4 ?
Stepwise regression, 逐步回归
# P4 c9 m$ k8 E+ g9 p4 i& UStorage, 存# d5 O' o1 d. s$ j, G8 @
Strata, 层（复数）9 o* p1 Z+ ?: D5 g$ U; W
Stratified sampling, 分层抽样; G: L: n3 _4 U/ G+ E
Stratified sampling, 分层抽样 K8 ~& e/ ]& ~7 N* V( q) e
Strength, 强度3 T% L" L0 v$ x0 x# x: L+ z9 K' O
Stringency, 严密性% }& M8 }; O" S$ Y
Structural relationship, 结构关系
/ h& l6 D* D" _. `Studentized residual, 学生化残差/t化残差
3 o$ P+ D+ `5 m. }! oSub-class numbers, 次级组含量
& L6 C2 z! L, p# i, r% {$ oSubdividing, 分割& ?- C1 {5 |+ V& p' k: e
Sufficient statistic, 充分统计量
: V S2 Y' K5 kSum of products, 积和
3 F% E L3 e+ {4 LSum of squares, 离差平方和* q+ m T# I3 W; J1 \
Sum of squares about regression, 回归平方和& z* E6 R3 q4 `
Sum of squares between groups, 组间平方和
. t5 \+ Y/ V& e6 J" J' }Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
8 ]# S* H3 V, I- W9 f, ]; lSure event, 必然事件
$ t" R- J. `1 N. j8 d' _Survey, 调查
# v F+ @) b7 w+ z2 a8 G/ w. A1 FSurvival, 生存分析
3 R1 p8 x* y- ~; I! mSurvival rate, 生存率# z! }2 ~' ]) W. N F e
Suspended root gram, 悬吊根图
+ k7 x7 W; H3 _( t) g9 E, e0 ~Symmetry, 对称
( x: `8 l" a9 U, USystematic error, 系统误差' {# `* ?; Z) Y }
Systematic sampling, 系统抽样 ?" \$ w4 u+ J7 i& S8 T
Tags, 标签/ X! k4 Y0 F6 Y
Tail area, 尾部面积
: e" N0 F" ^) ITail length, 尾长& F: Q2 k3 {) N' U I# R* w0 ?5 \
Tail weight, 尾重
+ q. i. R: p0 B# Z1 jTangent line, 切线
! @* C) a+ N. [8 L: j9 F$ Z0 PTarget distribution, 目标分布
5 M$ r' }/ Q& Q# @6 R# lTaylor series, 泰勒级数; C3 W- T, t2 H q- F) Q
Tendency of dispersion, 离散趋势
0 t. l4 l+ P5 W& E( Q. A# XTesting of hypotheses, 假设检验6 Z4 a& ^( V1 ]8 ^* v2 L
Theoretical frequency, 理论频数
; T) Z* T: r; Q3 m: d+ V3 \5 ETime series, 时间序列# r/ v+ d* M! U& g" I1 x6 g
Tolerance interval, 容忍区间- R4 u+ O1 r( N! M' G6 y/ R
Tolerance lower limit, 容忍下限0 f) \( ~1 u0 u4 l" G$ I& {
Tolerance upper limit, 容忍上限7 K/ t8 U" ~) w. s! J
Torsion, 扰率
% H _' _9 y0 ^/ ]Total sum of square, 总平方和
: c8 L/ |: z# a7 ZTotal variation, 总变异2 x: m4 l' E+ y
Transformation, 转换
' V6 t" o9 @ A8 `! i4 P, VTreatment, 处理
6 L' G/ G8 l- H3 D8 UTrend, 趋势
; G0 x+ @' q* {- O" H5 r* JTrend of percentage, 百分比趋势
9 d7 p) ^: c& Q/ @8 Y* D: bTrial, 试验 p% f4 A8 H+ X) S, t% P
Trial and error method, 试错法9 o: v) q1 Z; U' k5 P; Y& H* z( }0 Z7 ?
Tuning constant, 细调常数
5 u; P$ h+ j8 v$ ]# i) ?Two sided test, 双向检验
) v1 v& g& v& }; B" ?Two-stage least squares, 二阶最小平方 J( y2 ~7 ~7 q" V
Two-stage sampling, 二阶段抽样
% c; N; p. v4 RTwo-tailed test, 双侧检验
* p& c7 Q/ Q0 [! pTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析3 s3 J y$ t3 ~6 Y# N$ j
Two-way table, 双向表2 ^& v2 p; r8 o
Type I error, 一类错误/α错误
9 e4 X% ]* }0 p5 k$ Y" |4 SType II error, 二类错误/β错误2 g& z8 d0 q: |3 X2 Q9 @& o
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称/ s, M4 ?7 V X0 |
Unbiased estimate, 无偏估计
* ^5 n7 A9 `; F; ?- P8 OUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归* _, E! Q7 N) S, w& e$ {3 J
Unequal subclass number, 不等次级组含量6 Y9 d! z' U; r# `- K
Ungrouped data, 不分组资料 Y3 u; z" ^* W0 X9 ]+ Q1 Q
Uniform coordinate, 均匀坐标
0 e) @) P5 Z6 k3 j$ ~Uniform distribution, 均匀分布1 W, Q: |" ~" V2 f# z
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
7 L) D3 K' k1 T/ Y: Q, VUnit, 单元
, S9 F4 D+ X9 A6 O! DUnordered categories, 无序分类! w, g" v- e) F) Y
Upper limit, 上限3 |! n/ d% T' _1 C( _+ K( ~1 b
Upward rank, 升秩) Y1 f! s& A6 f7 o0 F
Vague concept, 模糊概念8 |1 k X' W+ \* p% U) M
Validity, 有效性
2 P) `- G8 ~" qVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计2 S! Y! B) w; {7 ], a( F& U8 i
Variability, 变异性# b; T+ j" ^( T
Variable, 变量5 p Q4 {- Q) H U! F F1 N' |
Variance, 方差2 ]$ z( K& H5 g8 X6 L1 Z) Z8 L& l
Variation, 变异7 I# ~8 K1 D+ E5 p, f& W+ `
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转0 g# T2 }0 z; \; f# F- ^* d
Volume of distribution, 容积* L- c. |- D2 s3 ~% v( w4 F
W test, W检验
( _# G/ f y7 qWeibull distribution, 威布尔分布" V' w3 |3 X- c+ f/ F! D
Weight, 权数 L; e$ {( F f* j# b2 _0 ^
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
7 p4 d+ l/ K8 JWeighted linear regression method, 加权直线回归
5 x6 s( W) w) u2 v: OWeighted mean, 加权平均数; y' O1 f; z7 K( [+ E- |
Weighted mean square, 加权平均方差
% i4 {9 Y4 d% n5 T- o5 w9 V' WWeighted sum of square, 加权平方和
7 h- J/ p% f: A/ c& v: Z! ZWeighting coefficient, 权重系数
* I* |" ~# t) v3 r& c9 WWeighting method, 加权法
1 J: y$ \: i% p) G) qW-estimation, W估计量1 V8 D7 C$ {& y9 }; z
W-estimation of location, 位置W估计量/ o% u$ I1 b j
Width, 宽度8 p) U4 y( x6 A: }4 }+ W' b. o/ F2 j
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验/ d+ l8 o8 x. F3 W+ |, X
Wild point, 野点/狂点
6 U% k; L ]5 R; PWild value, 野值/狂值( o& n& C3 |& _$ w$ d6 ^" C
Winsorized mean, 缩尾均值7 }* o6 @. y1 Z* [6 w9 ~ v
Withdraw, 失访
$ ~1 {8 a! m3 w( g# ~3 r7 oYouden's index, 尤登指数
$ T; I8 K' V/ ]" n) jZ test, Z检验
; |- ^0 l5 C7 C1 J' M; RZero correlation, 零相关! E0 y. z1 d: H7 e6 W% ]
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
